【C++进阶】深入STL之 栈与队列:数据结构探索之旅
Eternity._ 2024-07-27 12:35:06 阅读 88
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🤡往期回顾🤡:模拟实现list与迭代器
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❀stack和queue
📕1. stack和queue的基本概念🎩stack的基本概念🎈queue的基本概念
📙2. stack与queue的常用操作⛰️stack的常用操作🌄queue的常用操作
📚3. 容器适配器📒4. deque的简单介绍💧deque的原理介绍🌊deque的缺陷
📜5. stack和queue的模拟实现🍂stack的模拟实现🍁queue的模拟实现
📖6. priority_queue🌞priority_queue的基本概念🌙priority_queue的常用操作⭐priority_queue的模拟实现
🔥7. 总结
前言: 在编程的世界里,数据结构是构建高效、可靠程序的基础。它们就像是我们编程工具箱中的精密工具,帮助我们解决各种复杂的问题。而在C++的STL中,栈(Stack)和队列(Queue)是两种非常重要的数据结构,它们以不同的方式管理和操作数据,为我们的程序提供了极大的灵活性
为了真正掌握它们,我们需要深入学习它们在STL中的实现方式,理解它们背后的原理和机制,以及学习如何在实际编程中有效地使用它们,让我们一起踏上学习STL栈与队列的旅程吧!
📕1. stack和queue的基本概念
🎩stack的基本概念
栈(Stack)是一种后进先出(LIFO)的数据结构
它的操作特性使其在处理递归调用、函数调用栈以及撤销操作等问题时表现出色。通过栈,我们可以轻松地实现如括号匹配、表达式求值等算法。
🎈queue的基本概念
队列(Queue)则是一种先进先出(FIFO)的数据结构
它在处理需要按顺序处理的任务时非常有用。无论是操作系统中的任务调度,还是网络中的数据包传输,队列都扮演着不可或缺的角色。
📙2. stack与queue的常用操作
⛰️stack的常用操作
函数说明 | 接口说明 |
---|---|
stack() | 构造空的栈 |
empty() | 检测stack是否为空 |
size() | 返回stack中元素的个数 |
top() | 返回栈顶元素 |
push() | 将元素val压入stack中 |
pop() | 将stack中尾部的元素弹出 |
<code>void test_stack()
{
stack<int, vector<int>> st; // 构造栈
st.push(1); // 将元素val压入stack中
st.push(2);
st.push(3);
st.push(4);
printf("栈中有效元素个数为:%d", st.size()); // 返回stack中元素的个数
while (!st.empty()) // 检测stack是否为空
{
printf("%d ", st.top()); // 返回栈顶元素的引用
st.pop(); // 将stack中尾部的元素弹出
}
}
相较于之前的栈的常用函数学习还是很简单的,在了解完基本用法后,这里推荐几个相关题目
🌄queue的常用操作
函数声明 | 接口说明 |
---|---|
queue() | 构造空的队列 |
empty() | 检测队列是否为空,是返回true,否则返回false |
size() | 返回队列中有效元素的个数 |
front() | 返回队头元素 |
back() | 返回队尾元素 |
push() | 在队尾将元素val入队列 |
pop() | 将队头元素出队列 |
void test_queue()
{
queue<int, list<int>> q; // 构造队列
q.push(1); // 在队尾将元素val入队列
q.push(2);
q.push(3);
q.push(4);
printf("队列中有效元素个数为:%d", q.size()); // 返回stack中元素的个数
while (!q.empty()) // 检测queue是否为空
{
printf("%d ", q.front()); // 返回队头元素
q.pop(); // 将队头元素出队列
}
}
相较于之前的栈的常用函数学习还是很简单的,在了解完基本用法后,这里推荐几个相关题目,不多说直接上题目巩固
最小栈
栈的压入、弹出序列
逆波兰表达式求值
用栈实现队列
用队列实现栈
📚3. 容器适配器
容器适配器是一种机制,它接受一种已有的容器类型,通过封装和改造,使其行为看起来像另一种类型。这允许我们使用特定的数据访问和操作模式(如栈、队列或优先队列)来管理容器中的数据,而无需修改原始容器的实现。
C++标准库定义了三种序列容器适配器:
容器适配器 | 概念 |
---|---|
stack(栈) | 栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,具有push(压栈)、pop(弹栈)、top(查看栈顶元素)等基本操作。在STL中,stack可以建立在vector、list、deque等容器之上。 |
queue(队列) | 队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,具有push(入队)、pop(出队)、front(查看队首元素)、back(查看队尾元素)等基本操作。queue在STL中也是一个容器适配器。 |
priority_queue(优先队列) | 优先队列是一种特殊的队列,其中元素的出队顺序不是按照它们进入队列的顺序,而是根据它们的优先级。priority_queue提供了push(插入元素)、pop(删除最高优先级元素)、top(查看最高优先级元素)等操作。 |
虽然stack和queue中也可以存放元素,但在STL中并没有将其划分在容器的行列,而是将其称为容器适配器, 这是因为stack和队列只是对其他容器的接口进行了包装,STL中stack和queue默认使用deque,这个在stack和queue的基本概念中可以看到。
有了容器适配器后,我们在模拟实现时,就不需要自己再从底层出发,而是可以直接调用已经存在的容器
📒4. deque的简单介绍
💧deque的原理介绍
deque(双端队列):是一种双开口的"连续"空间的数据结构
双开口的含义是:可以在头尾两端进行插入和删除操作,且时间复杂度为O(1),与vector比较,头插效率高,不需要搬移元素;与list比较,空间利用率比较高
注意:deque并不是真正连续的空间,而是由一段段连续的小空间拼接而成的,实际deque类似于一个动态的二维数组
我们查表发现deque基本上包含了vector与list的用法,那我们之前为什么还要费尽心思去学习呢?直接学习deque不好吗?
🌊deque的缺陷
与vector比较
deque的优势是:头部插入和删除时,不需要搬移元素,效率特别高,而且在扩容时,也不需要搬移大量的元素,因此其效率是必vector高的。
与list比较
其底层是连续空间,空间利用率比较高,不需要存储额外字段。但是,deque有一个致命缺陷:不适合遍历,因为在遍历时,deque的迭代器要频繁的去检测其是否移动到某段小空间的边界,导致效率低下,
在序列式场景中,可能需要经常遍历,因此在实际中,需要线性结构时,大多数情况下优先考虑vector和list,deque的应用并不多,而目前能看到的一个应用就是,STL用其作为stack和queue的底层数据结构
因此我们还是要单独学习list和vector的
📜5. stack和queue的模拟实现
在模拟实现这俩个容器的时候,我们只要实现它的常用函数,在模拟实现时,我们只需要复用就可以了
🍂stack的模拟实现
<code>template<class T, class Container = deque<T>>
class stack
{
public:
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_back();
}
const T& top()
{
return _con.back();
}
bool empty()
{
return _con.empty();
}
size_t size()
{
_con.size();
}
private:
Container _con;
};
🍁queue的模拟实现
template<class T, class Container = deque<T>>
class queue
{
public:
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_front();
}
bool empty()
{
return _con.empty();
}
const T& front()
{
return _con.front();
}
size_t size()
{
_con.size();
}
private:
Container _con;
};
关于stack与queue的模拟实现就是复用之前学过的函数,没什么好说的,让我们进入重头戏
📖6. priority_queue
🌞priority_queue的基本概念
关于优先级队列,我们就可以把它想象成堆那样的结构
优先级队列默认使用vector作为其底层存储数据的容器,在vector上又使用了堆算法将vector中元素构造成
堆的结构,因此priority_queue就是堆,所有需要用到堆的位置,都可以考虑使用priority_queue
注意:默认情况下priority_queue是大堆
🌙priority_queue的常用操作
函数声明 | 接口说明 |
---|---|
priority_queue()/priority_queue(first,last) | 构造一个空的优先级队列 |
empty( ) | 检测优先级队列是否为空,是返回true,否则返回false |
top( ) | 返回优先级队列中最大(最小元素),即堆顶元素 |
push(x) | 在优先级队列中插入元素x |
pop() | 删除优先级队列中最大(最小)元素,即堆顶元素 |
<code>void test_priority_queue()
{
std::priority_queue<int> q; // 构造优先级队列
q.push(1); // 在优先级队列中插入元素x
q.push(43);
q.push(233);
q.push(43);
q.push(4);
q.push(73);
q.push(2);
while (!q.empty()) // 检测优先级队列是否为空
{
printf("%d ", q.top()); // 返回堆顶元素
q.pop(); // 删除堆顶元素
}
}
⭐priority_queue的模拟实现
// 仿函数,数据的比较方法
template<class T>
class Less
{
public:
bool operator()(const T& x, const T& y)
{
return x < y;
}
};
template<class T>
class Greater
{
public:
bool operator()(const T& x, const T& y)
{
return x > y;
}
};
template<class T, class Container = vector<T>, class Compare = Less<T>>
class priority_queue
{
public:
priority_queue() // 无参构造
{ }
template<class InputIterator>
priority_queue(InputIterator first, InputIterator last) // 迭代器构造
:_con(first,last)
{
// 向下调整建堆
for (int i = (_con.size() - 2) / 2; i >= 0; i--)
{
AdjustDown(i);
}
}
void AdjustUp(int child) // 向上调整
{
int parent = (child - 1) / 2;
Compare com;
while (child > 0)
{
if (com(_con[child], _con[parent]))
{
swap(_con[child], _con[parent]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
void AdjustDown(int parent) // 向下调整
{
int child = parent * 2 + 1;
Compare com;
while (com(child , _con.size()))
{
if ((child + 1 < _con.size()) &&
com(_con[child + 1], _con[child]))
{
child++;
}
if (com(_con[child] , _con[parent]))
{
swap(_con[child], _con[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
AdjustUp(_con.size() - 1); // 在插入新元素时,我们要调整容器里面的元素
}
size_t size()
{
return _con.size();
}
const T& top()
{
return _con[0];
}
void pop()
{
swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
_con.pop_back();
AdjustDown(0); // 删除时,依旧要调整元素
}
bool empty()
{
return _con.empty();
}
private:
Container _con;
};
关于priority_queue的模拟实现,依然是以复用为主,只不过多了一些堆要使用的调整函数,而且我们在查priority_queue这个容器时,不难发现其实它是有三个模板参数的,它的第三个模板参数就是,数据的排列方式,也就是决定大小堆的,这就涉及到了仿函数,关于仿函数,下节我们在讲!
🔥7. 总结
在深入探讨了STL(Standard Template Library)中的栈(stack)与队列(queue)之后,我们不难发现这两大数据结构在程序设计中扮演着至关重要的角色。栈与队列的引入,不仅极大地丰富了C++程序员的工具箱,也为解决各种实际问题提供了更为高效、优雅的方法
学习栈与队列并不仅仅是为了掌握它们的基本操作和应用场景。更重要的是,我们要学会如何根据问题的特点选择合适的数据结构,以及如何有效地利用数据结构来解决实际问题。在这个过程中,我们需要不断思考、探索和实践,才能不断提升自己的编程能力和问题解决能力。让我们继续前行,不断探索编程的奥秘,享受编程的乐趣!
谢谢大家支持本篇到这里就结束了,端午安康,祝大家天天开心!
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